Страницы, включённые в большое количество категорий
Материал из MachineLearning.
Ниже показаны 50 результатов, начиная с № 191.
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
- Критерий Давидсона-Маккиннона (3 категории)
- Графические модели (курс лекций)/2014 (3 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2013-2014 уч. года (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (417)/2016 (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2015-2016 уч. года (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2014 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2016-2017 (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2016 (2 категории)
- Алгоритмы, модели, алгебры (курс на ВМК 2015 года) (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2014-2015 уч. года (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/правила для постоянных участников (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2013-2014 (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/информация для второкурсников (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/2015 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2015-2016 (2 категории)
- Пакеты прикладных программ (семинары)/2017 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2017-2018 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (417)/2017 (2 категории)
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2019 (осень) (2 категории)
- Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2018 года) (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2018-2019 уч. года (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2019 (2 категории)
- Основные модели данных в аналитической деятельности (курс лекций, А.И. Майсурадзе) (2 категории)
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020 (2 категории)
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2020 (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2020 (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2020 (осень) (2 категории)
- Стилизация фото на AlterDraw.com (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2021 (2 категории)
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2021 (2 категории)
- Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2022 (2 категории)
- Анализ графов, сетей, функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе) (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2019 (весна) (2 категории)
- Способы кластеризаци на графе (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2017 (2 категории)
- Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2016 года) (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2018 (весна) (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (417)/2018 (2 категории)
- Нейробайесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018 (2 категории)
- Аналитический SQL (курс лекций, А.И.Майсурадзе)/2018H1, ВМК (2 категории)
- Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/до 2017, ВМК (2 категории)
- Метрические методы интеллектуального анализа данных (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМК (2 категории)
- Анализ графов, сетей и функций сходства (курс лекций, А.И. Майсурадзе)/2018H1, ВМК (2 категории)
- Введение в машинное обучение (2 категории)
- Практикум на ЭВМ (317)/2018 (осень) (2 категории)
- Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей/Заседания 2016-2017 уч. года (2 категории)
- Байесовские методы машинного обучения (курс лекций) / 2018 (2 категории)
- Прикладные задачи анализа данных (курс на ВМК 2017 года) (2 категории)
- Марковский алгоритм кластеризации (2 категории)
Просмотреть (предыдущие 50) (следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
